这是一个与我所想到的特定实现相关的一般性问题，关于在共享内存环境中使用为GIL内部使用而设计的python例程是否安全。具体来说，我想做的是对scipy.optimize.curve_fit函数中的一个大数组使用cython。
数据可以被表示为2D numpy数组（例如，浮点数），轴要拟合，另一个要被并行化的序列化轴。然后我只想发布GIL并开始用cython.parallel.prange循环数据（这样我就可以让所有的核心同时进行装配）。
我可以预见的主要问题是curve_fit不“就地”操作；它返回参数的拟合值（以及可选的协方差矩阵），因此必须在某个点分配内存。（当然，我也不知道例程执行的任何中间内存分配）我担心的是，在GIL之外，多个线程同时工作时，这将如何操作。
我知道答案可能是“应该很好，去试试吧”，但我希望能知道该注意些什么。我还意识到这个问题与其他关于并行化scipy/numpy例程的问题类似，但我认为这个问题的措辞不同，因为它属于python的C环境的cython范围。
谢谢你的帮助/建议。
最佳答案
不安全。如果CPython可以在没有GIL的情况下安全地运行这种代码，那么我们首先就不会有GIL。
关于python - 在GIL之外使用scipy例程，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/42148101/